4. Bases de datos

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4. Bases de datos empleadas en el estudio

Es importante presentar en este documento las distintas fuentes de información que han sido empleadas al aplicar la metodología que se describe. Este capítulo las comenta en detalle y en él se realizan breves revisiones de algunas de fuentes si corresponde.

Las fuentes de datos utilizadas se dividen en tres grandes grupos, la campaña de medidas en el emplazamiento a estudio, las estimaciones realizadas a partir de imágenes de satélite de IrSOLaV y las diversas fuentes de radiación global horizontal, procedentes tanto de estimaciones como de medidas en tierra.

4.1 Datos terrestres medidos en el emplazamiento

Los datos terrestres medidos en el emplazamiento son la fuente de información más importante de todo el estudio, ya que dichos datos radiométricos serán los que posteriormente formen el cuerpo del año solar representativo.

Las medidas pertenecen a una estación meteorológica que Ciemat gestiona en la provincia de Soria, cuyas coordenadas geográficas son longitud -2.50° O, latitud 41.60° N y altitud de 1101 metros. Estos son los datos que en una reunión previa a la realización de este proyecto fueron propuestos para el desarrollo del proceso de validación de la norma. Por ello se planteó usar esta campaña y emplazamiento para realizar el estudio, ya que así sería posible una comparación de resultados con otros grupos involucrados en la validación de la norma que también propusieron realizarían el análisis.

Figura 4.1: Localización de la estación meteorológica

4. Bases de datos

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4.1.1 Descripción de los datos de la campaña

Los datos se dividen en dos grupos, el primero reúne los años 2007 y 2008 al completo, y tienen un formato mensual .csv, muy común en cuanto al tratamiento de datos se refiere. El segundo grupo ocupa el periodo situado entre agosto de 2010 y julio de 2011, teniéndose así un año completo.

El nombre de los archivos tiene el siguiente formato “aaaabbSOR”, donde “aaaa” es el año de medidas, “bb” es el mes y “SOR” que hace referencia a las iniciales de Soria. La primera línea define las variables contenidas en el archivo, mientras que la segunda fila presenta información adicional sobre la variable a la que refiere. En la figura 4.2 se puede observar lo comentado. Por ejemplo para “Global Radiac.” (radiación global horizontal) sólo se tiene el nombre en la primera fila, mientras que en la segunda se aporta información adicional que nos permite saber si se refiere a la radiación media, mínima, máxima o la desviación de las medidas.

Figura 4.2: Extracto del archivo de septiembre de 2010

Los archivos recibidos incluyen, además de los datos relevantes para este estudio (radiométricos), otras variables meteorológicas, entre ellas temperaturas, velocidad de viento, etc. Los datos radiométricos se tienen en valores de potencia, en unidades del sistema internacional (W/m2). Los utilizados durante el proyecto van a ser los valores de radiación global horizontal, directa normal y difusa horizontal, aunque esta última no juega un papel muy relevante.

El hecho de que otras variables meteorológicas sean también detalladas y no sólo las radiométricas es interesante porque de cara a una posible simulación posterior a la creación del año solar representativo, sería recomendable tener medidas adicionales al menos de temperaturas.

Con una frecuencia 5-minutal se almacenan valores de radiación media, máxima y mínima. Cabe también destacar que el volumen de los datos es importante, ya que se tienen muchas variables y también valores de muestreo relativamente pequeños.

4. Bases de datos

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4.1.2 Revisión de la campaña

Antes de trabajar con los datos provenientes de la campaña hay que cerciorarse de que el contenido que aportan es el adecuado, es decir, que las variables radiométricas (son con las que se trabaja durante el desarrollo) han sido medidas de forma correcta. Tras este chequeo diario se ha de valorar si se tienen datos suficientes como para formar, al menos, un año de medidas válido según los requisitos que impone la norma. Esto último se realiza en un capítulo posterior.

4.1.2.1 Representación de gráficas diarias

Se plantea inicialmente una representación diaria de las variables radiométricas, ya que estas gráficas permiten determinar si un día debe ser descartado o no.

Las variables representadas han sido las tres radiométricas disponibles. Aunque un fallo en las medidas de la radiación difusa no tendría ningún efecto sobre el descarte o corrección de un día concreto, esta variable únicamente se ha añadido para facilitar la revisión visual. También se añade la radiación extraterrestre, que se ha calculado según lo indicado en los Apuntes de la asignatura de Energías Renovables [2].

Figura 4.3: Gráfica diaria correspondiente al día juliano 269 del año 2010

El problema que se presenta con mayor frecuencia es la desincronización del vector tiempo con respecto a los vectores de medidas radiométricas. Esta anomalía aparece en distintos períodos durante los dos primeros años. El problema no se debe a un error en la medición, sino que parece estar ocasionado por un fallo en el registro de las medidas. En las figuras 4.4 y 4.5 se pueden observar dos ejemplos del problema comentado. En la primera de ellas el vector tiempo está adelantado y en la segunda está retrasado.

Dicho error no conlleva la necesidad de descartar el día en cuestión, ya que en el transcurso del proyecto se va a trabajar con datos de radiación acumulada diarios o mensuales, no viéndose estos afectados por la desalineación del vector tiempo. Los valores de

4. Bases de datos

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radiación acumulada se obtienen mediante la integración por trapecios de las curvas de radiación directa normal y global horizontal.

Figura 4.4: Gráfica diaria correspondiente al día juliano 301 del año 2008

Figura 4.5: Gráfica diaria correspondiente al día juliano 58 del año 2007

Una situación que sí ha llevado al descarte de varios días es la parada del seguidor. Como se ve en la figura 4.6 a la vez que la radiación directa pasa a ser nula, la difusa se iguala a la global.

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Figura 4.6: Grafica diaria correspondiente al día juliano 254 del año 2007

Otro problema identificado en varias ocasiones es el comportamiento irregular de la radiación directa durante las primeras horas de la mañana, probablemente debido a la formación de una pequeña capa de rocío sobre la ventana del pirheliómetro, como se observa en la figura 4.7. Suele ocurrir en días despejados de invierno, y durante la mañana se ve el proceso de descongelación. No se han descartado días por este motivo, pues se ha considerado que es una situación que puede ocurrir y no representa una anomalía.

Figura 4.7: Gráfica diaria correspondiente al día Juliano 14 del año 2011

El caso que ha conllevado el mayor número de descartes es la ausencia de datos en un día durante más de una hora. Seguramente el sistema de almacenamiento de los mismos es el

4. Bases de datos

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origen del fallo, puesto que se ven afectadas todas las variables, no teniéndose en ningún momento carencias de una sola de ellas.

Figura 4.8: Gráfica diaria correspondiente al día juliano 274 del año 2010

4.1.2.2 Tamaño de los huecos

En el caso mostrado en la figura 4.8 es claramente identificable un hueco de duración superior a una hora, lo que conlleva el descarte del día. Como no es así en todas las situaciones, se ha usado paralelamente a la representación diaria un filtro con el que se calcula el tamaño del hueco, permitiéndose así conocer si el día es rechazable o no.

Se calcula el número de filas que tienen datos, cuyo total debe ser 288 por cada día, resultado de dividir 24 horas en intervalos de 5 minutos. Si el resultado obtenido es menor a 276, el día se analiza para ver si, aún siendo el hueco mayor de una hora, los datos faltan cuando la altura solar es menor a 5º, ya que así sería validable según el procedimiento 2, comentado en el apartado que describe la norma.

Comprobación

Día Datos ¿Validez?

23 288 1

24 113 0

25 0 0

26 38 0

27 288 1

28 288 1 Tabla 4.1: Extracto del filtro correspondiente al mes de septiembre del 2007

4. Bases de datos

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Cabe destacar que en los tres años de medidas no hay ningún caso para el que se haya tenido un hueco total diario menor de una hora, ni tampoco alguno en el que el hueco haya coincidido enteramente con una altura solar inferior a 5º.

4.2 Estimaciones de satélite en el emplazamiento (IrSOLaV)

IrSOLaV es una empresa de base tecnológica (spin-off) promovida por el CIEMAT y el Parque Científico de Madrid (PCM) de reciente creación. Entre sus objetivos destacan la investigación, desarrollo, comercialización, auditoría, asesoría y consultoría sobre distintos aspectos relacionados con las Energías Renovables. Desarrollan su actividad a través de la realización de trabajos de investigación, consultoría, promoción, asesoría y formación relacionados con la estimación del recurso solar en potenciales emplazamientos de aprovechamiento de la energía solar. Trabajan con estimaciones a partir de imágenes del satélite Meteosat, con una resolución espacial de 2.5 km y una resolución temporal máxima de una hora. Su uso es de pago y cubre las áreas geográficas de la península ibérica y el norte de África.

Para la realización de este proyecto se ha podido acceder a las estimaciones realizadas por IrSOLaV en el emplazamiento estudiado. Esto ha sido posible porque, al igual que para la campaña de medidas, CIEMAT ha cedido estos datos para que se trabaje con ellos en el proceso de validación de la norma.

Dichas estimaciones de satélite van a tomar una parte importante en el desarrollo del proyecto, pues su función es obtener a partir de ellos los valores mensuales representativos, en este caso tanto de radiación global como de directa. Es importante recordar que esto es un proceso alternativo al que se usa con las numerosas fuentes de radiación global horizontal.

4.2.1 Descripción de los datos

La fuente de datos es horaria, y aporta únicamente valores de radiación global horizontal y directa normal acumulados horarios. No se especifica si la hora es local o GMT, aunque es fácilmente deducible que es GMT viendo las horas del orto y del ocaso.

AÑO MES DIA HORA GHI

(Wh/m2)

DNI (Wh/m

2)

1999 4 9 6 0 0

1999 4 9 7 156 621

1999 4 9 8 370 825

1999 4 9 9 577 926

1999 4 9 10 749 982

1999 4 9 11 871 1013

1999 4 9 12 934 1028

1999 4 9 13 934 1028

1999 4 9 14 871 1013

1999 4 9 15 749 982

1999 4 9 16 577 926

Tabla 4.2: Extracto de datos de satélite de IrSOLaV

4. Bases de datos

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Ocupan 18 años, los comprendidos entre 1994 y 2011, de los que se han descartado dos ellos, el 2004 por falta de datos y el 2011 por no estar completo. Esto no concurre en ningún problema pues aún así se tienen 16 años válidos de estimaciones de satélite, lo que supera a los 10 estrictamente necesarios.

4.2.2 Análisis de los datos

Es recomendable revisar los 16 años de estimaciones con los que se va a trabajar y sacar alguna conclusión de este breve análisis que pueda ser útil de cara a pasos posteriores.

Figura 4.9: Estimaciones de satélite, radiación global horizontal anual acumulada

Figura 4.10: Estimaciones de satélite, radiación directa normal anual acumulada

1400

1450

1500

1550

1600

1650

1700

1750

1800

Hg0

(kW

h/m

2)

Año

Hg0 anual

1600

1700

1800

1900

2000

2100

2200

2300

Hg0

(kW

h/m

2)

Año

Hbn anual

4. Bases de datos

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Como se ve en la figura 4.9, hay dos claras tendencias. Hasta el año 2002 la radiación global es relativamente alta, quizás más de lo que cabría esperar en Soria. A partir de ahí, seguramente debido a un cambio en el modelo de estimación, disminuye la media de radiación global horizontal en torno a 150 kWh/año. La variabilidad de la radiación anual acumulada por separado en cada uno de los periodos es razonable, aunque parece más creíble la del segundo que la del primero, ya que los valores no son tan altos.

En cuanto a la radiación directa se observa el mismo fenómeno que en la figura 4.10 con la excepción de que el segundo periodo comienza en el año 2006. Además las tendencias comparadas de directa y global son muy similares salvo en los años 2003 y 2005. Este último fue en general en España un año para la radiación directa normal extraordinariamente bueno, por lo que esto podría explicar este fenómeno, aunque la variable global horizontal asociada se muestra muy baja, hecho que de nuevo conlleva a cierta intranquilidad. Cabe mencionar de nuevo que para el año 2004 no hay medidas, lo que refuerza la idea de un cambio de modelo, viendo que los años anterior y posterior revelan cierta incongruencia.

En las figuras 4.11 y 4.12 de las páginas posteriores se presentan los valores mensuales acumulados de radiación global horizontal y directa normal para todas las estimaciones utilizadas. En el caso de la radiación global horizontal las curvas tienen en general tendencias parecidas entre ellas, aunque se observa que hay algunos años que se encuentran siempre por encima de otros, causa de la sobreestimación o subestimación.

Para la radiación directa se tiene un panorama más singular, en el que las diferencias mensuales entre distintos años son muy grandes. También se pueden observar años con tendencias extremadamente extrañas. Por citar un ejemplo, el año 1997 presenta la radiación directa normal mensual más alta en el mes de marzo, siendo ésta además muy superior a la de los meses de verano.

Es conocido que la radiación directa normal tiene una componente de variabilidad bastante superior a la de la global horizontal, pero esto tampoco parece justificar completamente el panorama que aquí se presenta. Sí parece hacerlo sin embargo el hecho de que con los modelos actuales es bastante más complicado estimar la radiación directa normal que la global horizontal, lo que puede conllevar a un mayor número de errores.

4. Bases de datos

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Figura 4.11: Estimaciones de satélite, distribución de la radiación global horizontal mensual acumulada por años

0

50

100

150

200

250

300

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

Hg0

(k

Wh

/m2)

Mes

Radiación global horizontal acumulada mensual

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2005

2006

2007

2008

2009

2010

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Figura 4.12: Estimaciones de satélite, distribución de la radiación directa normal mensual acumulada por años

0

50

100

150

200

250

300

350

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

Hb

n (

kW

h/m

2)

Mes

Radiación directa normal acumulada mensual

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2005

2006

2007

2008

2009

2010

4. Bases de datos

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Como conclusión tras el breve análisis realizado de la fuente de satélite utilizada se cuestiona la similitud con los datos medidos. El cambio de tendencia es algo que muestra una deficiencia en la estimación, a la vez que la sobreestimación del primer periodo comentado, en la que se llegan a tener años de directa normal por encima de los 2180 kWh/m2.

Se retoma este tema en profundidad en el apartado 5.2.1.1 posterior en el que se corrigen las estimaciones de satélite a partir de la campaña de medidas. Se analizará la similitud entre las estimaciones y las medidas de la estación en el emplazamiento a estudio.

Por otro lado el principal objetivo de este proyecto es actuar bajo el mismo escenario bajo el que lo haría un usuario normal que quisiese aplicar la norma. Eso es lo que se va a realizar, pues es una situación común que las estimaciones de satélite muestren tendencias como las aquí presentadas.

4.3 Otras fuentes de radiación global horizontal

Para el cálculo de los valores mensuales representativos que será mostrado posteriormente en este texto, se necesita utilizar varias fuentes de radiación global horizontal diferentes. En esta sección se trata de describir todas las que han sido utilizadas.

Es conocido que existen actualmente bases de datos que permiten el acceso (en muchos casos gratuito) a medidas o estimaciones de radiación de muchas zonas del mundo, siendo esta posibilidad especialmente buena en Europa. En el handbook de NREL [1] se describen muchas de estas bases de datos y el modo de acceder a ellas.

Las fuentes utilizadas se dividen en dos grupos principales. El primero agrupa medidas de tierra, valores recogidos por una estación radiométrica terrestre relativamente cercana a nuestro emplazamiento. El segundo grupo está formado por estimaciones procedentes de modelos teóricos que utilizan imágenes de satélite para su tarea.

4.3.1 Medidas de tierra

SIAR (Sistema de Información Agroclimática para el regadío)[3]

Los datos a los que se tiene acceso a través del SIAR son datos aportados por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación provenientes de 361 estaciones climáticas repartidas por casi todo el territorio español, y cuyo objetivo principal es calcular la demanda hídrica de zonas con bajas precipitaciones. Contiene datos en las estaciones utilizadas desde el año 2000, de temperatura y humedad del aire, velocidad y dirección de viento, precipitación y radiación global horizontal. Esta última es la variable interesante de cara a la realización de este proyecto.

Se han buscado las dos estaciones más cercanas al emplazamiento de trabajo, habiendo resultado éstas las de Almazán y Fuentecantos, ambas en la provincia de Soria, y que se encuentran a 12 y 28 km de distancia respectivamente. La estación de Almazán está situada a una altitud de 938 metros y la de Fuentecantos a 1034 metros.

Se muestran a continuación las comparaciones de los días válidos de medidas del emplazamiento a estudio con sus respectivos provenientes del SIAR para las dos estaciones comentadas.

4. Bases de datos

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Figura 4.13: Comparación medidas en el emplazamiento y las medidas de Fuentecantos obtenidas del SIAR

Figura 4.14: Comparación medidas en el emplazamiento y las medidas de Almazán obtenidas del SIAR

Se comprueba que las medidas de estas dos estaciones del SIAR coinciden en su mayoría con las de la campaña de medidas en el emplazamiento a estudio.. Se consideran entonces que estas fuentes son aptas para su uso en el proyecto.

Del SIAR se pueden tomar los datos de radiación de diferentes modos. Se trabaja con los datos de radiación global horizontal acumulada diarios, habiéndose descartado un par de meses que no contenían datos de varios días.

y = 0,976x + 0,180R² = 0,965

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Fue

nte

can

tos

Hg

0 (k

Wh

/m2 )

Emplazamiento Hg0 (kwH/m2)

Comparación Emplazamiento - Fuentecantos

Emplazamiento - Fuentecantos Lineal (Emplazamiento - Fuentecantos) Lineal (Bisectriz)

y = 0,980x + 0,085R² = 0,981

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Alm

azán

Hg

0 (k

Wh

/m2)

Emplazamiento Hg0 (kWh/m2)

Comparación emplazamiento - Almazán

Emplazamiento -Almazán Lineal (Emplazamiento -Almazán) Lineal (Bisectriz)

4. Bases de datos

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Figura 4.15: Localización de las estaciones de Fuentecantos y Almazán con el emplazamiento de trabajo (Datos Soria)

4.3.2 Estimaciones de satélite

SoDa

El nombre proviene de Solar radiation Data. Es una plataforma de origen francés que fue desarrollada por el “Centre Energétique et Procédés (CEP), un centro de investigación en el que colaboran la escuela de ingenieros “Mines ParisTech” y Armines. Tiene datos disponibles de Europa, África, la cuenca del Mediterráneo, el océano Atlántico y parte del océano Índico, y realiza las estimaciones a partir de los datos del satélite Meteosat. Tiene varios servicios gratuitos, aunque muchos de ellos son de pago.

Los datos de SoDa (1985-2005) de los que se ha hecho uso en este proyecto ha sido la radiación instantánea global horizontal media mensual representativa, a partir de la cual se han calculado los valores mensuales acumulados.

SSE-NASA

El nombre es debido a las siglas “Surface Meteorology and Solar Energy” y se realizó en el proyecto “Prediction of Worldwide Energy Resource”. Se tienen datos medios de radiación global horizontal mensual acumulada del período que lleva desde julio de 1983 hasta junio de 2005. Cubren todo el globo terrestre, pero la precisión de los datos es de 1° en latitud y 1° en longitud, por lo que la calidad es bastante cuestionable.

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Con respecto a los valores tomados de esta base de datos se pueden obtener directamente de la página web los valores mensuales medios, por lo que no es necesario realizar ningún cálculo adicional.

PVGIS

Las siglas provienen de (Photovoltaic Geographical Information System). Fue un proyecto desarrollado por el “Insitute for Energy and Transport” de la comisión europea, con el fin de caracterizar según la fuente solar las diferentes zonas del espacio europeo, del norte de África y del suroeste de Asia, promoviendo así el uso del Sol como energía renovable. El modelo de estimación utilizado en este caso fue más allá, obteniendo resultados no solo de radiación global, sino también de directa y difusa. Además la radiación global horizontal se tiene en esta base de información para varios ángulos (15°, 25° y 40°) . El periodo de tiempo que cubre va desde 1981 hasta 1990.

Los datos utilizados para el proyecto han sido las radiaciones medias globales horizontales mensuales acumuladas, que como en el caso anterior, no han necesitado ningún cálculo extra.

Satel-light

También llamada (The European Database of Daylight and Solar Radiation). Fue un proyecto desarrollado por 10 centros de investigación europeos a partir de imágenes del satélite Meteosat. Cubre todo el espacio europeo, aunque sólo tiene datos entre los años 1996 y 2000, este es el principal problema que presenta. El modelo de estimación también permite en este caso tener acceso a estimaciones de directa y difusa, y no sólo de global.

Se ha utilizado la estimación de radiación global horizontal acumulada media diaria para cada mes, a partir de la cual se calcula la global horizontal acumulada media mensual.

Meteonorm

Al contrario que todos los anteriores Meteonorm no es de acceso gratuito, aunque se ha podido acceder a esta información. Goza del privilegio de estar considerada como una de las mejores fuentes de estimación (utilizan imágenes de satélite y también medidas en numerosos emplazamientos). Fue fundada en 1981 y en cuanto a la evaluación de la radiación solar lo hace en el periodo limitado por los años 1981 y 2000, aunque actualmente hay disponibles actualizaciones de las bases de datos.

Para la aplicación práctica del proyecto se han utilizado datos medios mensuales de radiación global.

4.3.3 Breve análisis de las fuentes

Es conocido que las estimaciones de satélite suelen aportar datos que en muchas ocasiones distan de la realidad. Por ello es adecuado representar en este momento todos los datos recogidos y analizarlos brevemente. Debe recordarse que según la norma, la campaña de medidas debe ser revisada y se debe comprobar que los valores con los que se va a trabajar son aceptables y lógicos. No es así con las distintas fuentes de radiación global de largo plazo, para las que, como no puede ser de otra manera, se supone que son un reflejo de la realidad suficientemente bueno como para trabajar con ellas.

4. Bases de datos

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A priori cabe esperar resultados bastante similares entre las dos estaciones terrestres del SIAR que se han utilizado por no estar muy distantes una de otra. Por otra parte las estimaciones de satélite provenientes de diferentes métodos no suelen parecerse tanto entre sí. Parece lógico pensar que las medidas terrestres estarán más próximas a la realidad que las estimaciones de satélite, aunque no siempre tiene por qué ser así.

Figura 4.16: Radiación global horizontal mensual de las fuentes utilizadas

Se observa en la figura 4.16 que las estaciones terrestres de Fuentecantos y Almazán marcan durante muchos meses el máximo. Además, la tendencia de ambas líneas es la lógica que cabe esperar en cuanto a radiación global horizontal, creciente hasta julio y decreciente a partir de dicho mes. Sin embargo con las estimaciones de satélite se albergan todas las posibilidades: estimaciones mucho más bajas que el resto (SoDa), tendencias con muchos altibajos (NASA) o bastante similitud con las provenientes de las estaciones (Meteonorm).

En la figura 4.17 se contemplan las radiaciones acumuladas globales anuales según las 7 fuentes utilizadas. Vemos que difieren bastante entre sí, con una diferencia máxima del 16%.

Estas son las fuentes de las que se dispone y con las que se va a realizar el estudio. Probablemente el usuario que vaya a hacer uso de la norma se encontrará en una situación muy parecida a esta, en la que las diferentes fuentes utilizadas proporcionarán valores bastante distantes entre sí. Como ya se ha comentado en estas líneas uno de los objetivos es obtener resultados para un año solar representativo ante la misma situación que lo pudiera hacer cualquier usuario, siendo esta notable diferencia en las estimaciones un escenario muy común.

-

50

100

150

200

250

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Hg

0 (

kW

h/m

2)

Mes

Distribución Hg0 mensual media

Fuentecantos

Almazán

SODA

SSE-NASA

PVGIS

Meteonorm

Satel-light

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Figura 4.17: Radiaciones globales horizontales acumuladas anuales de las fuentes utilizadas